Studienarbeit, 2017
37 Seiten, Note: 1,0
1. Einleitung
1.1. Begründung der Themenstellung
1.2. Zielsetzung
1.3. Aufbau der Arbeit
2. Evolutionstheorie von Charles Darwin
2.1. Die Anfänge der Evolutionsforschung
2.2. Die Evolutionstheorie von Charles Darwin
2.3. Gemeinsame Abstammung aller Lebewesen
2.4. Anpassung der Arten an die Umweltbedingungen
2.5. Mutation, Selektion und Adaption: Survival of the fittest
3. Die Evolutionsstrategie als technisches Optimierungsverfahren
3.1. Entwicklung der Evolutionsstrategie
3.2. Basisalgorithmen der Evolutionsstrategie
3.3. Starke und schwache Kausalität
3.4. Das zentrale Gesetz des evolutionären Fortschritts
3.5. Zufallszahlen oder Pseudozufallszahlen
3.6. Evolutionstheorie und Evolutionsstrategie: ein Vergleich
3.7. Stärken und Schwächen der Evolutionsstrategie
4. Evolutionsstrategie: Praxisbeispiele
4.1. Optimierung eines Kastenträgers
4.2. Optimierung eines Maschinenbelegungsplan
4.3. Optimierung eines 90° Rohrbogens
5. Fazit und kritische Reflektion
Diese Arbeit befasst sich mit der theoretischen Herleitung der Evolutionstheorie nach Charles Darwin und der daraus abgeleiteten Evolutionsstrategie als technisches Optimierungsverfahren, um deren Anwendungspotenziale und Grenzen in technischen und prozessualen Bereichen zu evaluieren.
3.1. Entwicklung der Evolutionsstrategie
Die Evolutionsstrategie wurde 1964 von den beiden deutschen Wissenschaftlern Ingo Rechenberg und Hans-Paul Schwefel von der Technischen Universität Berlin entwickelt. Sie stellt ein Optimierungsverfahren dar, das auf den Prozessen der Evolutionstheorie beruht.
Rechenberg nutzt die biologische Evolution als Richtlinie zur Entwicklung seiner Evolutionsstrategien. Ähnlich, wie bei Charles Darwins Evolutionstheorie, die sich auf die beiden Mechanismen Variation und Selektion stützt, können Prinzipien, die für die biologische Evolution Gültigkeit haben, auch als technisches Optimierungsverfahren eingesetzt werden.
Die Evolutionsstrategie geht nach den folgenden vier Schritten vor:
1. Die Variablen, die bei dem zu optimierenden Objekt verändert werden können, werden definiert.
2. Diese Variablen werden zufällig innerhalb bestimmter Größen variiert.
3. Die Ergebnisse werden bewertet und es werden diejenigen ausgewählt, die dem Optimierungsziel am nächsten kommen.
4. Der Vorgang wird so lange wiederholt, bis ein vorab definiertes Abbruchkriterium erreicht wurde.
1. Einleitung: Erläutert die Motivation für die Übertragung biologischer Prinzipien auf die Technik und definiert das Ziel der Arbeit, die Evolutionsstrategie als Optimierungsverfahren zu beschreiben.
2. Evolutionstheorie von Charles Darwin: Beschreibt die historischen Grundlagen und zentralen Konzepte wie Abstammung, Selektion und Anpassung.
3. Die Evolutionsstrategie als technisches Optimierungsverfahren: Analysiert die mathematischen Grundlagen, Basisalgorithmen, Kausalitätsprinzipien und die Anwendung von Zufallszahlen in der Evolutionsstrategie.
4. Evolutionsstrategie: Praxisbeispiele: Zeigt konkrete technische Anwendungen der Evolutionsstrategie bei der Konstruktion und Produktionsplanung auf.
5. Fazit und kritische Reflektion: Diskutiert die aktuelle Relevanz, die Verbreitung in der Literatur und Praxis sowie das zukünftige Potenzial der Evolutionsstrategie.
Evolutionstheorie, Evolutionsstrategie, Charles Darwin, technische Optimierung, Selektion, Mutation, Algorithmen, Fortschrittsgeschwindigkeit, Bionik, Zielfunktion, Maschinenbelegung, Kastenträger, Pseudozufallszahlen, Kausalität, Adaption.
Die Arbeit behandelt die Übertragung der biologischen Evolutionstheorie nach Charles Darwin auf technische Optimierungsprozesse, bekannt als Evolutionsstrategie.
Die zentralen Themen sind die Herleitung der Evolutionsprinzipien, die algorithmische Umsetzung in der Informatik sowie deren Anwendung in Ingenieur- und Prozessoptimierungen.
Ziel ist es, den Mechanismus der Evolutionsstrategie als geplantes technisches Optimierungsverfahren detailliert zu erläutern und durch Praxisbeispiele zu belegen.
Es handelt sich um eine Literaturarbeit, die theoretische Grundlagen zusammenführt und diese durch die Analyse technischer Simulationen (wie Maschinenbelegungspläne) ergänzt.
Der Hauptteil gliedert sich in die Darstellung der biologischen Evolution, die Beschreibung technischer Basisalgorithmen, die Untersuchung von Kausalität und Zufall sowie die Präsentation von drei Anwendungsfällen.
Wichtige Begriffe sind Evolutionsstrategie, Selektion, Zielfunktion, Mutationsschrittweite und Fortschrittsgeschwindigkeit.
Da die Evolutionsstrategie auf mathematischen Modellen basiert, muss der Zufall deterministisch durch Pseudozufallszahlen simuliert werden, was eine Abgrenzung zum biologischen Zufall notwendig macht.
Sie dient als steuerndes Element zur Anpassung der Mutationsschrittweite, um den Fortschritt im Fitnessgebirge zu optimieren.
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